Hanu顺利的完成入幼儿园的各种手续和检查,第一天、第一周坚持得很好,尽管到第三天有点不耐烦点情绪,但在老师和同学间还是控制自己很好,就是早上离家点时候有些不安点心情,也多会一晃而过。
第二周开始,居然从老师那里学来了,Apple,Banana的单词,并且在我带水果去上班的时候,认真地将水果用像不清晰的中文一样的语音把所会的两个单词表达了一遍。
最近有一次早上,我带他搭地铁去幼儿园,路上就从包里摸出一个小橘子?,问Hanu,这是什么,他很认真的回答是Orange,很赞。接着问又问,Hanu,对的,这是orange,那么这是什么颜色的呢?
出乎我带所料,他回答说是“鸡蛋黄色的Orange”。
观察Hanu长大的过程,与教育Yoyo的过程不一样,一是我的年岁又长了一些,同时视野也宽阔些,更重要的是,随着计算技术的发展,人工智能逐渐成为热点的研究领域,教会一个机器做某件事,是非常非常困难的事情。
当看到Hanu不几天的功夫就能在刚学会走路时,就能费力地爬上沙发。当其时在广州的大湄公河流域移动互联网论坛上,我还在分享AI的发展,MIT的一个跳跃的“机器豹”,对比人类的学习能力,机器或者人工智能真的还不能算是入门或者起步。一定要有某种或者某个节点的”顿悟“,才有突破。
适逢前周在中国计算机学会的青年科学家论坛上,聆听几位研究脑科学的教授给计算机学背景的同学分享了脑科学、神经科学的研究成果,所以当Hanu说出,他看到的Orange说“鸡蛋黄色”的时候,还是引发了我很多思考。
他的知识是怎么组织和管理的,他的逻辑是怎么关联的?显然他的词汇库里已经有了对“颜色”对模糊认识,但还没有能够使用和认识“黄色”的能力,这种情况是怎样一个过程形成了,Orange的颜色与他几乎每天都吃的鸡蛋黄产生了关联?
他应该也看到秋天的落叶(如满院子的银杏、梧桐河槐树)和黄色的衣服、鞋子、皮肤等,那些都是黄色,为何没有与Orange关联并用它们来描述?
都是圆的? 他的大脑的某种思维可能已经做了这种判断。
如果这个逻辑过程用人工智能的方式来实现会怎样?
Yoyo最近在上外教英文语言课,不是那种face 2 face的,而是通过Skype等在线工具进行远程教学。这种伴随着技术进步而带来的便利,是我们那时候学习所不能比拟的,我修习研读英文,也只有到大学才偶尔有机会与真实的外国人沟通。
我旁听了两次之后,提出Yoyo不应该再使用英中词典。当我只是提到这一点时,她似乎一下子就明白了,如果在与外教老师进行talking的时候,如果使用英中词典,相当于自己在额外地进行着“同声传译”,不会某个单词--查出中文意思--翻译成对应的英文--组织句子,她随即开始回想,原来之前“好强大”,好别扭,下次外教课上该使用english dict,英英词典——可能很多英语学习者一直以来都没用过或见过的,比如 -dict , -wordweb , or -oxford-dict。
我本要做进一步的解释,看来不必要了,她背后是怎么推理的?如果英文词典的解释看不懂会怎样?那些外企中中文对白夹杂英文单词时,真是为了“帅气”或者fashion吗?多数情况不是,真实情况是对中文掌握的没有英文好。翻译工作做得不好。语言是为了交流,当使用某个英文单词更能让交流顺利进行时,自然会被选。
再次回到上面说的那个计算机学会的认知计算的讲座,尽管都是中国人对中国人讲,但ppt基本都是英文,言语间也中英夹杂,实在是这样更容易理解和交流。
为何Yoyo自己之前没有反思?如果是机器逻辑来实现这种推理该怎么写?
人工智能的前景光明,其突破或者顿悟可能不在于对计算体系的构建,而在于人类对自我认知过程的深入学习与了解。上千亿(hundred billion)个神经元的大脑,大部分仍是一个个的谜。
也许模拟是起点和必由之路,装着装着就成真入戏了。
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